一种无源雷达高速机动目标检测新方法

针对无源雷达中高速机动目标在积累时间内出现距离和多普勒徙动,导致检测性能恶化的问题。该文建立了目标信号模型,提出一种基于Keystone变换结合傅里叶变换分段计算的高速机动目标检测方法,通过信号重叠分段划分快时间和慢时间,利用Keystone变换校正径向速度差的距离徙动,再对慢时间进行二次分段,并结合傅里叶变换的分段计算完成径向加速度差的距离和多普勒徙动校正,实现信号相参积累和目标检测。仿真和实测数据结果验证了该方法的有效性。     

一种基于TRT-SKT-HAF的变加速目标快速相参积累算法

在雷达高速机动目标的检测中,目标的运动特性会带来距离走动和多普勒徙动现象,不利于后续进行相参积累。传统算法为解决目标运动造成的影响,需要对目标的运动参数进行搜索,加大了计算量。针对上述问题,文中提出了一种基于慢时间序列反转变换(TRT)-二阶keystone变换(SKT)-高阶模糊函数(HAF)的变加速目标快速相参积累算法。该算法通过TRT和SKT校正距离走动,利用HAF估计目标加速度并构建相位补偿函数以校正多普勒徙动。与广义Radon-Fourier变换相比,所提方法无需进行任何参数搜索,计算复杂度减少了3个数量级。仿真结果表明,所提方法在检测门限上相比于Radon分数阶模糊函数算法降低了5 dB,在低信噪比下有更好的检测性能。     

基于HT-MDCFT的高速机动目标运动参数估计

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。     

基于变标处理和分数阶傅里叶变换的运动目标检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达检测高速和加速运动目标时受到距离徙动和多普勒频率徙动的影响,首先建立了回波信号模型,分析了回波信号徙动的特点,然后提出了一种基于变标处理和分数阶傅里叶变换的运动目标检测算法.该算法利用变标处理补偿距离徙动,利用分数阶傅里叶变换补偿多普勒频率徙动.仿真分析表明本文所提算法能够实现距离徙动和多普勒频率徙动的补偿,提高雷达对高速和加速运动目标的检测性能.     

基于Radon-分数阶傅里叶变换的雷达动目标检测方法

长时间相参积累技术是提高雷达对微弱运动目标探测能力的重要手段之一,本文在分析动目标回波信号距离和多普勒徙动的基础上,提出基于Radon-分数阶傅里叶变换(RFRFT)的长时间相参积累方法.该方法根据预先设定的运动参数搜索范围,提取位于距离-慢时间二维平面中的目标观测值,然后在FRFT域进行匹配和积累,并通过构建的RFRFT域检测单元图实现对非匀速运动目标的检测.该方法能够同时补偿距离和多普勒徙动,有效抑制背景杂波和噪声,提高积累增益.仿真结果表明本文方法具有在强杂波中检测微弱动目标的能力.     

基于RCCF‒PCT的机动目标运动参数估计

针对高速机动目标的运动参数估计问题,基于鲁棒互相关和多项式调频小波变换(RCCF-PCT),提出了一种高速机动目标运动参数估计方法。该方法首先采用幂率变换增强信号,利用距离像互相关和鲁棒多项式回归完成距离徙动校正;再采用多项式调频小波变换对多普勒徙动初步补偿后的信号进行参数化时频分析,利用提取的时频脊特征完成目标运动参数的精确估计。通过数值实验验证了算法的有效性。     

采用二阶Keystone变换的机动目标ISAR成像算法

针对具有复杂运动的机动目标在相干成像时间内产生的一阶距离徙动和二阶距离徙动的问题,本文提出了基于二阶keystone变换的二维ISAR成像算法。文章首先结合去调频接收机技术,建立并分析了机动目标的回波信号模型,并对回波信号使用二阶keystone变换以去除二阶距离徙动。然后,采用分数阶傅里叶变换（FrFT）估计二阶keystone变换后新生成的二次相位项的调频斜率,并依此补偿该二次相位项。对补偿后的回波信号再次使用二阶keystone变换去除一阶距离徙动。最后,对回波信号使用2D FFT获取机动目标的高分辨2D ISAR图像。数值仿真和实测数据成像结果验证了本算法的有效性。      

利用改进频域补偿和分数阶Fourier变换的多帧相参TBD方法

天基雷达接收空间高速机动目标的多帧回波数据,本文提出一种利用改进频域补偿和分数阶Fourier变换的多帧相参TBD方法用于目标参数估计。该方法利用改进的频域补偿方法将各数据帧中出现距离徙动的目标回波信号校正到一个距离单元中,然后在补偿由于不同数据帧带来的固有相位差基础上对一个距离单元内数据做分数阶Fourier变换而用于目标参数估计。该方法充分利用多帧回波数据间的相位信息,避免了常规检测前跟踪方法由于帧间非相参积累所导致的能量积累损失问题,在低信噪比的情况下能够获得较高的参数估计性能。仿真结果证明了所提方法的有效性。      

宽带机动目标检测

该文提出了一种高机动目标宽带信号检测与运动参数估计方法,即先通过相邻相关对目标回波进行降阶处理,然后将其变换到距离频域,利用广义二阶keystone变换去除距离弯曲,接着对一个距离单元信号进行时间调频率变换并估计方位向的调频率,构造相位补偿函数,对广义二阶keystone变换后的信号进行补偿,再进行第二次广义二阶keystone变换,最后通过距离IFFT和方位FFT对目标进行检测,通过估计的参数可以获得目标的运动参数。仿真和实测数据验证了该方法的有效性。     

一种天基预警雷达目标运动参数估计方法

天基预警雷达系统中,由于卫星平台和目标间存在高速径向运动,回波信号会产生距离徙动和多普勒走动,导致FFT相参积累增益降低,不利于微弱目标检测。为了提高检测性能,需要准确估计出目标的运动参数,并对回波信号进行运动补偿。首先建立了目标回波模型,分析了回波距离徙动和多普勒走动特性;其次利用Keystone变换校正回波距离徙动,并通过对多普勒模糊数的广义最大似然估计和MTD处理估计出目标的径向速度;然后对校正后的回波信号在方位向作延迟自相关处理,再利用FFT和Jacobson校正算法估计出目标的径向加速度;最后通过仿真实验验证了本文算法的有效性。     

提高雷达机动目标检测性能的二维频率域匹配方法

 增加目标信号的积累时间是提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法.但是,对于高速运动目标,在长时间相参积累期间,目标回波信号容易产生距离徙动和多普勒走动,若不进行补偿,目标信号能量不能有效积累.传统基于keystone变换的方法仅适用于目标作匀速运动的情形,当目标作机动运动时,距离弯曲不能通过keystone变换进行校正.针对目标作匀加速运动,且高速目标存在多普勒模糊情况,本文提出一种二维匹配滤波新方法,该方法将脉冲压缩后的目标回波转换到距离-多普勒二维频率域,通过构造一补偿函数进行匹配滤波处理.该方法不需要知道目标运动速度参数,由目标径向速度引起的距离走动和径向加速度引起的距离弯曲均能得到很好的消除,另外,所提算法可以有效地利用快速傅里叶变换实现而无需进行插值操作,运算量小.仿真结果表明本文方法具有良好的高速机动目标积累检测性能.     

基于LTE信号的小目标回波相参积累:目标散射建模与影响分析

长时间的信号积累是提高微弱慢速小目标探测的一种有效方法,但积累时间长,目标回波会发生越距离单元和多普勒单元走动,相参积累困难。本文对基于LTE信号的小目标探测问题开展研究,引入目标散射空变性,建立了基于LTE通信体制的系统回波模型;在此基础上,分析了目标回波距离走动和多普勒走动特性,提出了基于keystone变换和分数阶傅里叶变换（FRFT）的回波相参积累技术;基于典型目标散射模型,分析了目标散射特性对积累效果的影响,并在典型系统条件下开展了仿真实验,验证了所提算法和分析的有效性。      

Synchronization of MIMO OFDM systems by perfect complete generalized complementary orthogonal loosely synchronous code groups

This article proposes a time/frequency synchronization algorithm in the multiple input multiple output (MIMO) systems, in which the perfect complete generalized complementary orthogonal loosely synchronous code groups are used as the synchronization sequence. The synchronization algorithm is divided into four stages: 1) synchronization in time domain by signal autocorrelation; 2) synchronization in frequency domain by fast Fourier transform (FFT); 3) multipath dissociation using coherent detection and fine time synchronization; 4) fine frequency offset estimation by phase rotation. As per the perfect complete generalized complementary orthogonal loosely synchronous code groups, the cross-correlation and out-of-phase auto-correlation for any relative shift between any two codes is always zero. This ideal property makes the time/frequency synchronization algorithm simple and efficient. The simulation results show that even in the multipath fast fading channel with low signal noise ratio (SNR), the MIMO system can get synchronized both in the time domain and frequency domain with high stability and reliability.     

基于IGRFT的机载双基地雷达高速目标信号相参积累方法

机载雷达观测高速机动目标,能够有效克服地物遮挡、地球曲率等不利因素干扰,具有探测范围广、灵敏度高、机动性强等诸多优势。但在实际飞行过程中,由于受到气流等外界因素的影响,机载雷达不可避免会受到运动误差的影响;同时,由于目标的高速机动性,观测时间内会发生跨距离走动与跨多普勒走动,导致传统的相参积累方法失效。为此,本文提出了一种基于改进广义拉东傅里叶变换（Improved Generalized Radon Fourier Transform,IGRFT）的机载双基地雷达运动误差补偿与信号相参积累处理方法,通过对等效运动参数和运动误差参数的联合搜索,可以同时补偿目标的距离/多普勒走动以及机载平台的运动误差,进而实现回波信号的能量相参叠加,提升回波信噪比。仿真结果表明,该方法能够显著提高存在运动误差下的目标积累检测性能。     

Improved axis rotation MTD algorithm and its analysis

In radar detection, weak targets’ range migration often happens during long time integration. To detect weak targets effectively, an improved axis rotation moving target detection (IAR-MTD) is introduced and analysed in detail. IAR-MTD can detect weak targets by compensating the linear part of range migration via the axis rotation and coherently integrating the echoes via moving target detection (MTD). Then the realization of IAR-MTD is derived. Furthermore, the coherent integration gain of IAR-MTD is analysed, which is better than that of traditional MTD, Radon–Fourier transform (RFT) and Keystone transform (KT). Subsequently, to decrease the computational complexity of IAR-MTD, some suggestions are given. Besides, unambiguous Doppler estimation, the tolerance of acceleration, and the multi-target detection of IAR-MTD are analysed respectively. Finally, some numerical experiments are provided to show the performance of IAR-MTD in different conditions and testify the advantages of IAR-MTD over MTD, RFT and KT. The result indicates that IAR-MTD may effectively detect the weak moving targets with constant radial velocity and it is compatible with MTD radar system.

     

雷达动目标变换域相参积累检测及性能分析

从雷达动目标信号变换实现相参积累的角度出发,选取4种典型的相参积累方法：短时傅里叶变换(STFT)、维格纳-威利分布(WVD)、平滑伪维格纳-威利分布(SPWVD)及分数阶傅里叶变换(FRFT),并将其应用于雷达动目标检测。重点研究了采样频率、脉冲数、输入信噪比(SNR)对相参积累性能以及动目标检测性能的影响。结果表明,FRFT运算速度相对较慢但适用范围最广,尤其在处理噪声背景较强的信号时,能够有效抑制噪声,且参数估计精确度较高,具有良好的时频聚集性,为雷达相参积累检测的工程化应用提供理论支撑。     

Coherent Integration Algorithm for Frequency-Agile and PRF-Jittering Signals in Passive Localization

Increasing pulses Coherent processing interval (CPI) can effectively improve the location parameters estimation performance in passive localization.However,for a moving emitter transmitting pulses with Frequency agile and Pulse repetition frequency jittering (FA-PRFJ) in a CPI,there will exist random phase,uneven sampling and Range migration (RM),which deteriorates the estimation performance of location parameters.Aiming at long-time coherent localization parameters estimation for the above emitter,this paper proposes a joint Range difference (RD) and Range rate difference (RRD) estimation algorithm.Firstly,the signal model of a moving emitter transmitting FA-PRFJ signal is constructed,and the influence of the FA and PRFJ on coherent integration is analyzed.Secondly,the random phase induced by FA is eliminated by frequency symmetric autocorrelation function operation.Then,RD and RRD can be coherently estimated after RM correction via the modified scaled non-uniform fast Fourier transform.This method can be efficiently implemented by Fast Fourier transform (FFT),inverse FFT and FFT-based chirp-z transform without any searching operation.Simulation results demonstrate that the proposed method has a better antinoise capability with a much lower computational complexity compared with several representative methods.     

基于SMLRT-GRT-SVD的机载雷达海面慢速小目标信号积累与杂波抑制方法

机载雷达对海面慢速小目标进行积累检测时面临两个主要问题:一是雷达与目标间的相对运动导致距离走动与多普勒扩散,造成目标积累性能下降;二是较强的海杂波能量影响聚焦与检测结果。为了解决上述问题,本文提出了一种基于分段改进位置旋转变换（Segment Modified Location Rotation Transform, SMLRT）、广义拉东变换（Generalized Radon Transform, GRT）以及奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的方法（即SMLRT-GRT-SVD）以快速实现信号积累与杂波抑制。首先,设计时间片段划分准则将回波信号均匀分段,分段时保证在每个时间片段中可以忽略由径向加速度造成的二阶距离走动和多普勒扩散;其次,通过SMLRT校正每个时间片段内由径向速度引起的一阶距离走动,并采用傅里叶变换（Fourier Transform, FT）实现每个时间片段内能量的相参积累;再次,利用GRT循迹所有时间片段的能量峰值位置并进行非相参积累;最后,利用SVD在慢时间域进行回波信号分解并剔除杂波对应奇异值,重构后即可实现杂波能量的抑制。本方法采用分段处理与SVD操作,能够快速实现目标能量的聚集并抑制海杂波能量。仿真与实测数据处理结果均表明了所提方法的有效性。